package com.etc;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

import org.antlr.stringtemplate.language.ArrayIterator;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

import scala.Tuple2;

/**
 * @Auther: Wangcc
 * @Date: 2018/8/27 10:54
 * @Description:
 */
public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建SparkConf对象
        // 但是这里有一点不同，我们是要给它设置一个Master属性，但是我们测试的时候使用local模式
        // local后面必须跟一个方括号，里面填写一个数字，数字代表了，我们用几个线程来执行我们的
        // Spark Streaming程序
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setMaster("local[2]")
                .setAppName("WordCount");

        // 创建JavaStreamingContext对象
        // 该对象，就类似于Spark Core中的JavaSparkContext，就类似于Spark SQL中的SQLContext
        // 该对象除了接收SparkConf对象对象之外
        // 还必须接收一个batch interval参数，就是说，每收集多长时间的数据，划分为一个batch，进行处理
        // 这里设置一秒
        JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(1));

        // 首先，创建输入DStream，代表了一个从数据源（比如kafka、socket）来的持续不断的实时数据流
        // 调用JavaStreamingContext的socketTextStream()方法，可以创建一个数据源为Socket网络端口的
        // 数据流，JavaReceiverInputStream，代表了一个输入的DStream
        // socketTextStream()方法接收两个基本参数，第一个是监听哪个主机上的端口，第二个是监听哪个端口
        JavaReceiverInputDStream<String> lines = jssc.socketTextStream("localhost", 9999);


        JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
                return   Arrays.asList(s.split(" "));
            }
        });


        JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(s,1);
            }
        });


        JavaPairDStream<String, Integer> PairDStream = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        });

        // 到此为止，我们就实现了实时的wordcount程序了
        // 大家总结一下思路，加深一下印象
        // 每秒中发送到指定socket端口上的数据，都会被lines DStream接收到
        // 然后lines DStream会把每秒的数据，也就是一行一行的文本，诸如hell world，封装为一个RDD
        // 然后呢，就会对每秒中对应的RDD，执行后续的一系列的算子操作
        // 比如，对lins RDD执行了flatMap之后，得到一个words RDD，作为words DStream中的一个RDD
        // 以此类推，直到生成最后一个，wordCounts RDD，作为wordCounts DStream中的一个RDD
        // 此时，就得到了，每秒钟发送过来的数据的单词统计
        // 但是，一定要注意，Spark Streaming的计算模型，就决定了，我们必须自己来进行中间缓存的控制
        // 比如写入redis等缓存
        // 它的计算模型跟Storm是完全不同的，storm是自己编写的一个一个的程序，运行在节点上，相当于一个
        // 一个的对象，可以自己在对象中控制缓存
        // 但是Spark本身是函数式编程的计算模型，所以，比如在words或pairs DStream中，没法在实例变量中
        // 进行缓存
        // 此时就只能将最后计算出的wordCounts中的一个一个的RDD，写入外部的缓存，或者持久化DB

        // 最后，每次计算完，都打印一下这一秒钟的单词计数情况
        // 并休眠5秒钟，以便于我们测试和观察

        Thread.sleep(5000);
        PairDStream.print();

        // 首先对JavaSteamingContext进行一下后续处理
        // 必须调用JavaStreamingContext的start()方法，整个Spark Streaming Application才会启动执行
        // 否则是不会执行的
        jssc.start();
        jssc.awaitTermination();
        jssc.close();
    }
}
